JP2015228970A - 覚醒度推定装置、覚醒度推定方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 サーバ装置Svは、ユーザu1,…,un毎に、イベントEiに対する生体情報を分割し、複数の区間の生体情報から各々の特徴量fn1,fn2,…,fnmを含む第1特徴ベクトルC1i,…,Cniを導出する。サーバ装置Svは、第1特徴ベクトルC1i,…,Cniを2つずつ組み合わせることにより、第1特徴ベクトルの間の相関値と、当該第1特徴ベクトルの間の区間毎の各々の特徴量同士の演算値とを算出する。サーバ装置Svは、第1特徴ベクトルC1i,…,Cniと、相関値及び演算値とを含む第2特徴ベクトルFiを導出し、第2特徴ベクトルFiと教師データDB54の記憶内容とに基づいて、イベントEiにおける覚醒度を推定する。
【選択図】図1
Description
第1の態様は、前記推定手段が、抽出部、置換部、算出部及び推定部を備えている。
Cni={fn1,fn2,…,fnm}
ここで、特徴量としては、例えば図4に示すように、心拍数や心拍変動値、R−R分散値、呼吸数、呼吸周期、GSR(galvanic skin response:電気性皮膚反射)のピーク数、GSRの振幅平均値、体温平均値、筋電の振幅平均値、などが適宜、使用可能となっている。また、第1特徴ベクトルには、生体情報に付与されたイベントの識別情報を付与してもよい。
このような相関値算出部52は、算出手段を構成している。
なお、ユーザがn人のユーザu1,u2,…,unの場合、第2特徴ベクトルFiは、例えば、次に示すように表される。
ここで、*は演算子を表し、いずれの演算(例、−、×)を用いてもよい。また、1組の第1特徴ベクトル(例、C1i,C2i)から算出する演算値(C1i*C2i)は、1個(例、C1i−C2i)に限らず、演算子*の種類に応じて複数個(例、C1i−C2i,C1i×C2i,…)としてもよい。
また例えば、図6に示す場合、第1特徴ベクトルの間の演算値C1i−C2iは、次のように表される。なお、各々の特徴量は、例えばピーク数とする。
C1i−C2i={f11−f21,f12−f22,f13−f23,f14−f24}
={2−2,2−1,3−1,1−1}
={0,1,2,0}
また例えば、基準範囲を1以下としたとき、演算値{0,1,2,0}が基準範囲“1以下”から外れた区間の特徴量f13を、当該2つの第1特徴ベクトルC1i,C2iに含まれる当該区間の各々の特徴量f13,f23のうち、小さい方の特徴量f23に置き換える。
このような推定機能は、抽出部、置換部、算出部及び推定部を構成している。
覚醒度分類部55は、第2特徴ベクトルFiと教師データDB54の記憶内容とに基づいて、イベントにおける覚醒度を推定する(ST50)。
Claims (5)
- イベントを体験中の各々のユーザから取得された各々の生体情報に基づいて、前記イベントにおける覚醒度を推定する覚醒度推定装置であって、
前記ユーザ毎に、前記イベントに対する生体情報を複数の区間の生体情報に分割する分割手段と、
前記ユーザ毎に、前記複数の区間の生体情報から各々の特徴量を算出し、当該各々の特徴量を含む第1特徴ベクトルを導出する第1導出手段と、
前記ユーザ毎に導出した前記第1特徴ベクトルを2つずつ組み合わせることにより、当該組み合わせに係る前記第1特徴ベクトルの間の相関値と、当該第1特徴ベクトルの間の区間毎の各々の特徴量同士の演算値とを算出する算出手段と、
前記ユーザ毎に導出した前記第1特徴ベクトルと、前記算出した相関値及び区間毎の各々の特徴量同士の演算値とを含む第2特徴ベクトルを導出する第2導出手段と、
予め特徴量及び覚醒度を互いに関連付けて記憶した記憶手段と、
前記第2特徴ベクトルと前記記憶手段の記憶内容とに基づいて、前記イベントにおける覚醒度を推定する推定手段と
を備えたことを特徴とする覚醒度推定装置。 - 請求項1に記載の覚醒度推定装置において、
前記推定手段は、
前記第2特徴ベクトル内の各々の相関値の中で最も高い相関値の算出に用いられた2つの第1特徴ベクトルの組み合わせを抽出する抽出部と、
前記抽出した組み合わせ内のいずれかの第1特徴ベクトルに含まれる各々の特徴量のうち、前記演算値が基準範囲から外れた区間の特徴量を、当該組み合わせ内の2つの第1特徴ベクトルに含まれる当該区間の各々の特徴量のうち、小さい方の特徴量に置き換える置換部と、
前記置き換えた後の第1特徴ベクトルに含まれる各々の特徴量に基づいて、前記複数の区間の全体の特徴量を算出する算出部と、
前記全体の特徴量と前記記憶手段の記憶内容とに基づいて、前記イベントにおける覚醒度を推定する推定部と
を備えたことを特徴とする覚醒度推定装置。 - 請求項1記載の覚醒度推定装置において、
前記イベントの識別情報を含むイベント情報を記憶するイベント情報記憶手段と、
前記推定された覚醒度が所定の高い覚醒状態を示すとき、当該覚醒度が推定されたイベントの識別情報に基づいて、前記イベント情報記憶手段内のイベント情報を出力する出力手段と
を更に備えたことを特徴とする覚醒度推定装置。 - 予め特徴量及び覚醒度を互いに関連付けて記憶した記憶手段、分割手段、第1導出手段、算出手段、第2導出手段及び推定手段を備え、イベントを体験中の各々のユーザから取得された各々の生体情報に基づいて、前記イベントにおける覚醒度を推定する覚醒度推定装置が実行する覚醒度推定方法であって、
前記分割手段が、前記ユーザ毎に、前記イベントに対する生体情報を複数の区間の生体情報に分割する工程と、
前記第1導出手段が、前記ユーザ毎に、前記複数の区間の生体情報から各々の特徴量を算出し、当該各々の特徴量を含む第1特徴ベクトルを導出する工程と、
前記算出手段が、前記ユーザ毎に導出した前記第1特徴ベクトルを2つずつ組み合わせることにより、当該組み合わせに係る前記第1特徴ベクトルの間の相関値と、当該第1特徴ベクトルの間の区間毎の特徴量同士の演算値とを算出する工程と、
前記第2導出手段が、前記ユーザ毎に導出した前記第1特徴ベクトルと、前記算出した相関値及び区間毎の特徴量同士の演算値とを含む第2特徴ベクトルを導出する工程と、
前記推定手段が、前記第2特徴ベクトルと前記記憶手段の記憶内容とに基づいて、前記イベントにおける覚醒度を推定する推定工程と
を備えたことを特徴とする覚醒度推定方法。 - 請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の覚醒度推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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